一种基于隐式信任感知的MOOCs推荐方法

作者：廖宏建; 谢亮; 曲哲^*

来源：情报理论与实践, 2021, 44(02): 128-95.

DOI：10.16353/j.cnki.1000-7490.2021.02.019

• MOOC推荐
• 信任感知
• 自我知觉
• 学习行为投入
• 概率矩阵分解

[目的/意义]随着MOOCs迅猛发展和普及,如何利用智能推荐技术为学习者从海量的MOOC中"寻找最佳课程"成为MOOC发展中需要解决的重要课题。[方法/过程]基于自我知觉理论和学习行为投入框架,充分利用学习行为日志和评分数据挖掘学习者之间的隐式信任关系,并通过信任传播建立MOOC社区信任网络,从而构建动态结合兴趣和隐式信任感知的混合推荐方法。为解决数据稀疏问题,提出基于信任的联合概率矩阵分解模型(TA-PMF),将课程评分矩阵、信任关系矩阵的分解相结合来挖掘用户及课程潜在特征,进而实现评分预测。[结果/结论]真实数据集测试结果表明,与显性评分值相比,学习行为投入信息对信任度构建贡献权重达到0.7;TA-PMF方法对MOOC推荐具有较好的适用性,且能在一定程度上缓解冷启动问题。

• 出版日期2021
• 单位广州大学